Klinische Beobachtung einer verminderten Knochenqualität und -quantität durch Längsschnitt-HR

Oct 18, 2023

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 17960 (2022) Diesen Artikel zitieren

985 Zugriffe

3 Zitate

7 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Die hochauflösende periphere quantitative Computertomographie (HR-pQCT) bietet Methoden zur Quantifizierung der volumetrischen Knochenmineraldichte und der Mikroarchitektur, die für die Frühdiagnose von Knochenerkrankungen erforderlich sind. In Kombination mit einem longitudinalen Bildgebungsprotokoll und einer Finite-Elemente-Analyse kann HR-pQCT zur Beurteilung der Knochenbildung und -resorption (d. h. Remodellierung) und der Beziehung zwischen dieser Remodellierung und der mechanischen Belastung (d. h. Mechanoregulation) auf Gewebeebene verwendet werden. Hierin wurden 25 Patienten mit einer kontralateralen Fraktur des distalen Radius zu Beginn und nach 9–12 Monaten mit HR-pQCT abgebildet: 16 Patienten wurde Vitamin D3 mit/ohne Kalziumergänzung verschrieben, basierend auf einem Blutbiomarker, der den Knochenstoffwechsel misst und Dual- Energie-Röntgenabsorptiometrie-bildbasierte Messungen der normativen Knochenmenge, die auf eine abnehmende (n = 9) oder schlechte (n = 7) Knochenmenge hindeuteten, 9 jedoch nicht. Um die Empfindlichkeit dieses Bildgebungsprotokolls gegenüber mikrostrukturellen Veränderungen zu bewerten, wurden HR-pQCT-Bilder zur Quantifizierung des Knochenumbaus registriert und anschließend eine bildbasierte Mikro-Finite-Elemente-Analyse verwendet, um lokale Knochendehnungen vorherzusagen und Regeln für die Mechanoregulation abzuleiten. Umbauvolumenfraktionen wurden sowohl durch Durchschnittswerte der Trabekel- und Kortikalisdicke als auch der Knochenmineraldichte (R2 > 0,8) vorhergesagt, wohingegen die Mechanoregulation durch die Dominanz des Arms und die Gruppenklassifizierung beeinflusst wurde (p < 0,05). Insgesamt ermöglichte die longitudinale, erweiterte HR-pQCT-Analyse die Identifizierung von Veränderungen der Knochenmenge und -qualität, die für herkömmliche Messungen zu subtil waren.

Ungefähr 10 % der älteren Erwachsenen leiden an Osteoporose und weitere 40 % derselben Bevölkerung sind von Osteopenie betroffen1,2. Beide Erkrankungen sind durch eine geringe Knochenmasse und ein hohes Risiko für schwächende und oft lebensbedrohliche Frakturen gekennzeichnet. Tatsächlich beträgt die Lebenszeitwahrscheinlichkeit einer schweren osteoporotischen Fraktur, die durch eine schlechte Knochengesundheit (z. B. Hüfte, Wirbelsäule, proximaler Humerus oder distaler Radius) verursacht wird, 20 % bei Männern und 50 % bei Frauen3,4. Allerdings bleiben Patienten mit Osteopenie aufgrund einer subtileren Verschlechterung der Knochenqualität und -quantität oft unerkannt und unbehandelt5,6, wodurch sie anfällig für eine weitere Knochendegeneration sind. Bei klinischer Erkennung werden Patienten mit geringer Knochenmasse zunächst häufig Nahrungsergänzungsmittel wie Vitamin D3 oder Kalzium empfohlen. Wenn die Knochenmasse nicht erhöht oder aufrechterhalten wird, können den Patienten osteoanabole oder antiresorptive Medikamente verschrieben werden; Allerdings sind diese Behandlungen nicht immer wirksam und lassen oft mit der Zeit nach, was langfristig zu schlechten Ergebnissen führt.

Abgesehen von den Problemen mit möglichen Behandlungen ist das Fehlen einer Vorsorgeuntersuchung ein großes Hindernis bei der Unterstützung von Patienten mit Osteoporose oder Osteopenie. Klinisch wird die Knochenmenge häufig durch Quantifizierung des Knochenmineralgehalts (BMC, in Gramm) und der Flächenknochenmineraldichte (BMD, in g/cm2) des Radius, der Hüfte und/oder der Wirbelsäule mithilfe der Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie gemessen (DXA). Mit der Schaffung großer normativer und longitudinal gemessener Datenbanken ist die Verwendung von DXA- und BMD-Messungen zum Behandlungsstandard bei der klinischen Diagnose und Behandlung von Osteoporose und Osteopenie geworden. Hier werden diagnostische Schwellenwerte, die als Standardabweichungen über oder unter einem Referenzmittelwert für junge Erwachsene (T-Scores) festgelegt werden, verwendet, um Patienten in beschreibende Kategorien einzuteilen: normal (T-Score ≥ − 1 SD), niedrige Knochenmasse oder Osteopenie (T -Score < − 1 und > − 2,5 SD) und Osteoporose (T-Score ≤ − 2,5 SD)7. Das erste klinisch erkannte Anzeichen einer geringen Knochenmasse ist jedoch häufig eine Fragilitätsfraktur, und Messungen der BMD mittels DXA werden möglicherweise erst nach einer Fraktur verordnet8. Darüber hinaus hat sich gezeigt, dass BMD-Messungen von DXA nicht über die erforderliche Empfindlichkeit verfügen, um als wirksames Instrument zur Bewertung des Frakturrisikos9,10,11 zu dienen, selbst in Kombination mit individuellen Patientenrisikofaktoren im Fracture Risk Assessment Tool (FRAX®)12,13. Die mangelnde Empfindlichkeit von DXA, mit oder ohne Zusatz von FRAX, legt nahe, dass Knochenqualität und Mikroarchitektur eine Schlüsselrolle bei der Vorhersage des individuellen Frakturrisikos spielen.

Um subtilere Veränderungen der Knochenqualität und -stärke, die auf den Beginn einer Osteopenie oder Osteoporose hinweisen, besser zu berücksichtigen, wurden alternative bildbasierte Metriken zur Beurteilung der Knochengesundheit und des Frakturrisikos eingeführt. Der Trabecular Bone Score (TBS)14, ein DXA-basiertes Tool zur Annäherung an die Knochenmikrostruktur mithilfe einer texturbasierten Analyse, erhöht nachweislich den prognostischen Wert von BMD und FRAX15,16. Allerdings ermöglicht diese Technik nur eine 2D-Beurteilung der Lendenwirbelsäule und hat nachweislich eine geringere Reproduzierbarkeit als DXA14. Die biomechanische Computertomographie (CT)-Analyse (BCT), eine bildbasierte Finite-Elemente-Analyse (FE) zur Messung der Knochenstärke anhand klinischer CT-Bilder der Hüfte oder Wirbelsäule, wurde kürzlich in den Vereinigten Staaten für Osteoporose-Diagnosetests zugelassen17. Unter Berücksichtigung sowohl der 3D-Knochengeometrie des Patienten als auch der Materialeigenschaften wurde BCT erfolgreich eingesetzt, um Patienten erfolgreich in Kategorien mit niedrigem und hohem Frakturrisiko einzuteilen und ein umfassendes Maß für die Knochenstärke bereitzustellen17,18. Obwohl BCT ein leistungsstarkes Instrument zur Beurteilung der Knochengesundheit zu sein scheint, führen unterschiedliche Implementierungen in verschiedenen Gruppen und Institutionen zu unterschiedlichen Vorhersagen der Knochenstärke. Aufgrund dieser Variabilität ist die Bewertung longitudinaler Veränderungen mittels BCT robuster als absolute Messungen19. Allerdings ist eine weitverbreitete Verwendung der longitudinalen BCT unwahrscheinlich, da die relativ hohe Strahlendosis jedes Scans (286–506 µSV für eine Niedrigdosis-Hüft-CT) die BCT auf die Verwendung von Scans beschränkt, die für unabhängige klinische Zwecke erstellt wurden20.

Die hochauflösende periphere quantitative CT (HR-pQCT), eine neue diagnostische Bildgebungstechnologie mit geringer effektiver Strahlendosis (3–5 µSv), ermöglicht die Beurteilung der 3D-Knochenmorphometrie und -densitometrie, einschließlich volumetrischer BMD21, an peripheren Stellen wie dem distalen Radius und Tibia. Zusätzlich zur direkten Messung der BMD in 3D können diese hochauflösenden Bilder verwendet werden, um sowohl kompartimentspezifische (d. h. kortikale und trabekuläre) Struktureigenschaften als auch knochenmechanische Eigenschaften wie Steifheit und Festigkeit durch FE-Analyse zu bewerten22,23. Eine Studie mit internationalen Patientenkohorten ergab, dass die auf HR-pQCT basierende geschätzte Versagenslast an der Tibia und am Radius der stärkste Prädiktor für das Auftreten von Frakturen ist, unabhängig von der DXA-basierten BMD und FRAX6 des Oberschenkelhalses. Darüber hinaus hat die Fähigkeit, Veränderungen in den kortikalen und trabekulären Kompartimenten zu verfolgen, sowohl altersbedingte24,25,26 als auch krankheitsspezifische Merkmale6,26,27,28 offenbart, die zuvor mit regionalen DXA-basierten Messungen nicht erkannt wurden. Die Messungen auf regionaler und Gewebeebene schöpfen jedoch nicht vollständig aus den Möglichkeiten der HR-pQCT, die in Kombination mit einem longitudinalen Bildgebungsprotokoll eine mikrostrukturelle Analyse des Knochenumbaus29 durch dynamische Morphometrie umfasst, die eine direkte Quantifizierung der Knochenbildung und -resorption ermöglicht des Zusammenhangs dieser Umgestaltung mit der mechanischen Belastung des Knochens, dh der Mechanoregulation30,31. Bisher muss die Fähigkeit solcher longitudinalen, erweiterten HR-pQCT-Analysetools, klinisch relevante Veränderungen der Knochenqualität und -quantität zu erkennen, noch gründlich untersucht werden.

Der Zweck dieser Studie bestand darin, die Anwendung der longitudinalen HR-pQCT-Bildgebung und der damit verbundenen Remodellierungs- und Mechanoregulationsanalysen im Radius menschlicher Probanden zu untersuchen. Wir stellten die Hypothese auf, dass diese erweiterten Längsschnittanalysen im Vergleich zu herkömmlichen klinischen Methoden eine höhere Sensitivität bei der Beurteilung der Knochenmikroarchitektur und der Mineraldichte (dh Qualität und Quantität) bieten würden. Für diese Analyse verwendeten wir longitudinale HR-pQCT-Bilder von Patienten in drei Gruppen, solchen mit normaler Knochenmasse und solchen mit geringer Knochenmasse, denen entweder keine Nahrungsergänzungsmittel oder Vitamin D3 mit/ohne Kalziumpräparaten verschrieben wurden, um zu verstehen, ob sie hochauflösend sind Die 3D-Bildgebung wäre für die klinische Diagnose und das langfristige Management der Knochengesundheit nützlich. Diese Methoden könnten die Möglichkeit bieten, Veränderungen in der Knochenmikroarchitektur bei Patienten mit einem Risiko für Osteopenie und Osteoporose genauer zu beurteilen und so die aktuellen Einschränkungen bestehender klinischer Bewertungstechniken zu überwinden.

Von den 25 Probanden erhielten neun keine zusätzliche Behandlung (NoSupp), während 16 Nahrungsergänzungsmittel (d. h. Vitamin D3 mit/ohne Kalzium) verschrieben bekamen, basierend auf niedrigen Werten blutbasierter Knochenmarker zu Studienbeginn (Kalzium, 25-25 %). Hydroxyvitamin D [25(OH)D] und Parathormon [PTH]). Von den 16 Probanden, denen irgendeine Form der Nahrungsergänzung verschrieben wurde, hatten neun keinen Femur-, Lendenwirbelsäulen- oder Radius-T-Score unter −2,5 (LowSupp) und sieben hatten mindestens einen dieser T-Scores bei oder unter −2,5 (OPSupp). (Tabelle 1). Nach Anpassung an die Ausgangswerte hatten weder das Bildgebungsintervall noch das Alter einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Werte nach der Intervention. Daher wurden diese von der weiteren Analyse ausgeschlossen.

Die Probanden aus den drei Gruppen hatten unterschiedliche Werte für Radius und Lendenwirbelsäulen-T-Score sowie Werte für die kortikale Knochenmineraldichte (Ct.BMD), unterschieden sich jedoch nicht in anderen Maßstäben der Knochenqualität oder -quantität (Tabelle 2). Gruppe, Dominanz des bewerteten Arms und Geschlecht waren untersuchte Kovariaten in der ANCOVA. Die Gruppe hatte einen nahezu signifikanten Einfluss auf die nach der Intervention angepasste mittlere Trabekeldicke (Tb.Th) (Tabelle 3). Hier hatte NoSupp (0,223 ± 0,001) einen signifikant höheren angepassten mittleren Tb.Th als LowSupp (0,218 ± 0,002, p = 0,038, 2,3 % Reduktion), aber nicht OPSupp (0,221 ± 0,002, p = 0,68, 0,9 % Reduktion). Ebenso hatte das Geschlecht einen signifikanten Einfluss auf die angepasste mittlere Kortikalisdicke (Ct.Th) (Tabelle 3), wobei Männer im Vergleich zu Frauen (0,810 ± 0,034, p = 0,025, 15,5 %) einen signifikant höheren Ct.Th (0,946 ± 0,048) aufwiesen. die Ermäßigung). Die Dominanz des untersuchten Arms hatte keinen signifikanten Einfluss auf die Werte nach der Intervention für einen der statischen morphometrischen Parameter.

Die Anteile des Bildungs- und Resorptionsvolumens der kortikalen und trabekulären Regionen stiegen mit der Schwelle der mineralisierten Knochendichte (Abb. 1). Unter Verwendung eines standardisierten Schwellenwerts für die Knochenmineraldichte von 320 mg/mm3 wurden insgesamt Unterschiede zwischen den Gruppen hinsichtlich der Trabekelbildung und der kortikalen Bildung und Resorption beobachtet (Tabelle 2); Bei Berücksichtigung aller Ergebnisse waren die schwellenwertbasierten Unterschiede jedoch für keinen der Volumenanteile signifikant.

Die Bildungs- und Resorptionsvolumenanteile für jeden mineralisierten Dichteschwellenwert reichen von 200 mg Hydroxylapatit (HA)/cm3 bis 680 mg HA/cm3 für trabekulären Knochen und 920 mg HA/cm3 für kortikalen Knochen mit Intervallen von 120 mg HA/cm3.

Bei der Auswertung anhand demografischer Daten und der gemittelten morphometrischen Werte wurde der Volumenanteil der kortikalen Bildung durch kortikale Resorption, gemittelte Ct.BMD und gemittelte Ct.Th vorhergesagt (Tabelle 4). In ähnlicher Weise wurde der Volumenanteil der kortikalen Resorption durch kortikale Bildung, gemittelte Ct.BMD und gemittelte Ct.Th vorhergesagt. Der Volumenanteil der Trabekelbildung wurde anhand der Trabekelresorption, des durchschnittlichen Gesamtknochenvolumenanteils (BV/TV) und der durchschnittlichen Trabekelknochenmineraldichte (Tb.BMD) vorhergesagt. Umgekehrt wurde der Anteil des Trabekelresorptionsvolumens anhand der Trabekelbildung und des gemittelten Tb.Th vorhergesagt.

Gruppe, Dominanz des untersuchten Arms und Geschlecht wurden als Kovariaten für die scheinbare Drucksteifigkeit des gesamten Knochens, die effektive kortikale Dehnung und die effektive Trabekeldehnung in der ANCOVA untersucht. Das Geschlecht hatte bei keinem der gemessenen Mechanismen einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Post-Interventionswerte. Keine der untersuchten Kovariaten hatte einen Einfluss auf die scheinbare Steifheit nach der Intervention. Für die kortikale und trabekuläre effektive Belastung nach der Intervention hatten die Gruppe und die Dominanz des Arms einen signifikanten (p < 0,05) oder nahezu signifikanten (p < 0,10) Einfluss auf die Werte nach der Intervention.

Innerhalb des Kortex hatte die Gruppe einen signifikanten Einfluss auf das 10. und 25. Perzentil und einen nahezu signifikanten Einfluss auf das 5. Perzentil und die mittlere angepasste effektive Belastung (Tabelle 5). Im Vergleich zu LowSupp wies OPSupp eine signifikant höhere kortikal angepasste effektive Dehnung im 10. Perzentil (LowSupp: 2020 ± 30 µɛ, OPSupp: 2140 ± 40 µɛ, p = 0,026) und im 25. Perzentil (LowSupp: 3050 ± 30 µɛ, OPSupp: 3210) auf ± 40 µɛ, p = 0,011) und Median (LowSupp: 4750 ± 50 µɛ, OPSupp: 4940 ± 60 µɛ, p = 0,043) (Abbildung 2). Es wurden keine signifikanten oder nahezu signifikanten Kontraste zwischen den Gruppen für die 5. oder 75. Perzentile der kortikalen angepassten effektiven Belastung festgestellt. Der Arm hatte einen signifikanten Einfluss auf die 25. Perzentile und die mediane kortikal angepasste effektive Dehnung und einen nahezu signifikanten Einfluss auf die kortikal angepasste effektive Dehnung des 10. Perzentils (Tabelle 5). Beidhändig geführte (A) Arme hatten im 10. Perzentil (A: 2170 ± 50 µɛ, ND: 2020 ± 30 µɛ, p = 0,046) und im 25. Perzentil (A: 3210 ± 40 µɛ, ND: 3050 ± 30 µɛ, p = 0,011) und Median (A: 4940 ± 60 µɛ, ND: 4750 ± 50 µɛ, p = 0,043). Für die kortikal angepasste effektive Dehnung des 25. Perzentils waren die beidhändigen Arme ebenfalls fast signifikant höher als in den dominanten (D) Armen (A: 3210 ± 40 µɛ, D: 3090 ± 30 µɛ, p = 0,071).

Mechanische Eigenschaften nach dem Eingriff und angepasste Mittelwerte innerhalb des distalen Radius für NoSupp, LowSupp und OPSupp. Die scheinbare Steifheit des gesamten Knochens variierte zwischen den Gruppen, nahm mit der Behandlung ab und verschlechterte die DXA-Werte. Der niedrigste, nach der Intervention angepasste Mittelwert wurde in LowSupp (links) ermittelt. Kortikale (Mitte) und trabekuläre (rechts) effektive Dehnungsverteilungen, dargestellt als diskrete Perzentile (10., 25. und 50.), zeigen Unterschiede in den nach der Intervention angepassten Mittelwerten zwischen LowSupp und OPSupp innerhalb des Kortex. (*) weist auf signifikante Kontraste zwischen Gruppen hin (p < 0,05).

Innerhalb der Trabekelregion hatte die Gruppe einen signifikanten Einfluss auf die um das 5. und 10. Perzentil angepasste effektive Belastung (Tabelle 5, Abbildung 2); Im paarweisen Vergleich konnten jedoch keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen festgestellt werden. Der Arm hatte einen signifikanten Einfluss auf die trabekulär angepasste effektive Dehnung im 75. Perzentil (Tabelle 5). Beidhändige Arme (8550 ± 170 µɛ) hatten eine signifikant höhere 75. Perzentil-angepasste effektive Dehnung als sowohl dominante (7990 ± 100 µɛ, p = 0,025) als auch nicht dominante (8030 ± 80 µɛ, p = 0,042) Arme innerhalb der Trabekelregion.

Die effektive Dehnung im 99. Perzentil unterschied sich zwischen den Gruppen nicht signifikant (NoSupp: 28000 ± 2300 µɛ; LowSupp: 29200 ± 2800 µɛ; OPSupp: 26500 ± 4200 µɛ). Daher wurde das durchschnittliche 99. Perzentil aller Patienten (27900 µɛ) verwendet, um die Belastungsdaten jedes Patienten für die Mechanoregulationsanalyse zu normalisieren. Für alle Gruppen war die bedingte Wahrscheinlichkeit (CP) der Knochenbildung bei höheren Werten der effektiven Dehnung größer, wohingegen die CP der Knochenresorption bei niedrigeren Werten der effektiven Dehnung größer war (Abbildung 3). Basierend auf diesen CP-Kurven wurden für jeden Patienten Schwellenwerte zur Aufteilung der Stämme abgeleitet, die mit einer höheren Wahrscheinlichkeit von Resorptions- und Bildungsverhalten verbunden sind, und über die Gruppen gemittelt. NoSupp hatte im Vergleich zu LowSupp und OPSupp (7 % bzw. 22 % für beide Gruppen) eine niedrigere durchschnittliche Resorptionsschwelle (9 % Dehnung) und eine höhere durchschnittliche Bildungsschwelle (25 % Dehnung) (Abbildung 3). Zwischen den drei Gruppen wurden jedoch keine signifikanten Unterschiede bei beiden Schwellenwerten festgestellt. Die korrekte Klassifizierungsrate (CCR), die korrekt klassifizierte Umbauereignisse basierend auf den ermittelten Resorptions- und Bildungsschwellen misst, war in allen Gruppen ähnlich (NoSupp = 0,408, LowSupp = 0,403 und OPSupp = 0,406), was auf ein einheitliches allgemeines Umbauverhalten hinweist. Qualitativ gesehen befanden sich Regionen mit höherer effektiver Dehnung weiter distal innerhalb des analysierten Knochenbereichs, während es keine offensichtlichen regionalen Trends für den Knochenumbau gab (Abbildung 4). Lokale Variationen in der gemessenen Mechanik und Remodellierung ergaben jedoch, dass Regionen auf niedrigerem Niveau mit höherer effektiver Dehnung über die Dauer der Studie eine erhöhte Knochenqualität und/oder -quantität aufwiesen, d /oder Menge, also Resorption (Abbildung 4).

Die bedingte Umbauwahrscheinlichkeit (CP) von Umbaustellen relativ zur mechanischen Umgebung, quantifiziert als effektive (Eff) Belastung aus einer simulierten 1-prozentigen Kompression, für die Gruppen NoSupp, LowSupp und OPSupp. Normalisierte Eff-Dehnungsverteilungen wurden verwendet, um den CP für Bildungsereignisse (in Orange dargestellt), Ruhe (in Grau dargestellt) und Resorption (in Lila dargestellt) zu berechnen, die bei unterschiedlichen Dehnungsniveaus auftreten. Die durchschnittlichen Schwellenwerte zur Aufteilung der Stämme, die mit der resorptionsdominanten (Rs) und der bildungsdominanten (F) Wahrscheinlichkeit in jeder Gruppe verbunden sind, werden durch die linken bzw. rechten vertikalen Linien für NoSupp, LowSupp und OPSupp angezeigt (linke drei Diagramme). Gruppen- und patientenspezifische Rs- und F-Schwellenwerte bestätigten Zusammenhänge zwischen der Knochenbildung bei hohen und der Resorption bei niedrigen mechanischen Signalen (rechts).

3D-Rekonstruktion der Remodellierung (oben) und der effektiven Dehnung (Eff) (unten) für einen repräsentativen Teilnehmer, wobei die Bedeutung der Resorption in Bereichen mit geringer effektiver Dehnung (links) und der Bildung in Bereichen mit höherer effektiver Dehnung (rechts) hervorgehoben wird.

Während die Verfügbarkeit von DXA bei der Beurteilung der Knochenmasse und -menge von Patienten einen weit verbreiteten Einsatz ermöglicht, ist die Präzision der Messung für den Einsatz bei der Langzeitbeurteilung von Patienten unzureichend. Diese Studie demonstrierte die Fähigkeit einer longitudinalen, erweiterten HR-pQCT-Analyse, gruppenweise Unterschiede in der schwellenwertbasierten Knochenbildung und den Resorptionsvolumenfraktionen (Abbildung 1) sowie mechanoregulierenden Strategien (Abbildung 3) zu identifizieren. Diese subtileren Beobachtungen der Knochenqualität und -quantität wären mit klinischen Standardanalysen (z. B. DXA, statische Morphometrie usw.) schwer zu identifizieren.

Im Allgemeinen waren die T-Scores für den Radius am niedrigsten und für den Femur am höchsten. Darüber hinaus unterschieden sich die T-Scores der Speiche und der Lendenwirbelsäule zwischen den drei Gruppen, wobei die T-Scores für beide Regionen von NoSupp auf OPSupp sanken, wie aufgrund der Gruppendefinitionen zu erwarten war. Obwohl der Femur oft das Hauptziel für die DXA-basierte Knochenmengenbewertung ist, wie die Formulierung hinter der FRAX-Berechnung für das Frakturrisiko zeigt32, war dies die einzige Stelle, die in der aktuellen Studie keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen aufwies. In Bezug auf die statische Morphometrie wurden Unterschiede zwischen den Gruppen hinsichtlich der gemittelten Ct.BMD beobachtet, wobei LowSupp den höchsten Ct.BMD-Wert und OPSupp den niedrigsten Wert aufwies (Tabelle 2). Da NoSupp höhere Radius-T-Scores, aber niedrigere Ct.BMD als LowSupp aufwies, deutet dies darauf hin, dass es möglicherweise zu einem kompensatorischen Anstieg der Ct.BMD kommt, der mit anfänglichen Reduzierungen der Flächen-BMD am Radius einhergeht. Die über die Dauer der Studie beobachteten Veränderungen der Tb.Th wurden je nach Gruppe beeinflusst (Tabelle 3). Interessanterweise waren die Ausgangswerte von Tb.Th für LowSupp und OPSupp identisch; Allerdings zeigte nur LowSupp nach der Intervention signifikant niedrigere angepasste Mittelwerte als NoSupp. Im Gegensatz dazu wurden die über die Dauer der Studie beobachteten Veränderungen des Ct.Th durch das Geschlecht beeinflusst. Basierend auf dem Ausmaß der Veränderung der kortikalen Knochenmorphometrie schien das Geschlecht einen größeren Einfluss auf die Werte nach der Intervention zu haben als die Gruppe. Frühere HR-pQCT-Querschnittsstudien haben geschlechtsspezifische Unterschiede in der kortikalen Knochenmorphometrie sowohl in normativen als auch in pathologischen Patientenkohorten gezeigt, wobei Männer durchweg höhere Ct.Th als Frauen aufwiesen24,25,33. Beim Vergleich von Patienten mit normaler Knochenmasse und Patienten mit geringer Knochenmasse und Osteoporose wurden bei weiblichen Patientenkohorten (Normal > Niedrig und OP)34 signifikante Unterschiede im Ct.Th am Radius festgestellt, nicht jedoch bei männlichen Patientenkohorten (Normal = Niedrig). und OP)35. Dies würde darauf hinweisen, dass das Geschlecht für die morphometrische Beurteilung von Patienten auf Osteopenie und Osteoporose unter Verwendung der hier beschriebenen Methoden von großer Bedeutung ist.

Unterschiede zwischen den drei Gruppen wurden hinsichtlich der kortikalen Bildung und Resorption sowie der Trabekelbildung beobachtet. Sowohl Ct.BMD als auch Ct.Th waren Prädiktoren für die kortikale Bildung und Resorption. LowSupp hatte den höchsten Ct.BMD der drei Gruppen und zeigte einen Trend zu verminderter Resorption und Bildung in der kortikalen Region, während OPSupp den niedrigsten Ct.BMD aufwies und einen Trend zu erhöhter Bildung sowohl im trabekulären als auch im kortikalen Bereich zeigte. Obwohl keine Unterschiede in der Tb.BMD beobachtet wurden, wurden sowohl die Trabekelbildung als auch die Resorption durch Tb.BMD und BV/TV vorhergesagt, während die Trabekelresorption auch durch Tb.Th und das Bildgebungsintervall vorhergesagt wurde (Tabelle 4). Im Vergleich zu den beiden anderen Gruppen zeigte OPSupp einen Trend zu einer zunehmenden Trabekelbildung mit zunehmender Dichte, während LowSupp einen Trend zu einer höheren Trabekelresorption zeigte. Zusammengenommen deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass sowohl Qualität als auch Quantität die Formations- und Resorptionsvolumenanteile beeinflussen. Allerdings sind die Einzelheiten dieses Effekts in dieser kleinen und heterogenen Kohorte schwer zu quantifizieren. Frühere Studien zur Bewertung des Knochenumbaus haben die Ergebnisse nicht im Hinblick auf Morphometrie und Densitometrische Daten ausgewertet29,30,36, sondern stattdessen einen Zusammenhang zwischen Umbau und Alter festgestellt37. Da jedoch die Qualität und Quantität der Knochen mit zunehmendem Alter häufig abnimmt, könnten diese früheren Beobachtungen indirekt unsere Ergebnisse stützen.

Die durchschnittlichen Steifheitswerte sanken mit der Verschlechterung der T-Scores, im Einklang mit früheren Studien, die Knochenschwund mit einem Rückgang der knochenmechanischen Kompetenz in Verbindung brachten10,34,35,38,39; Nach Berücksichtigung der Grundsteifigkeit wurden jedoch keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen festgestellt. Darüber hinaus hatte keine der untersuchten Kovariaten einen signifikanten Einfluss auf die Steifheit nach der Intervention. Dabei war das Intervall zwischen Baseline und Follow-up möglicherweise zu kurz, um Unterschiede in der Mechanik auf Organebene festzustellen. Eine Überprüfung der klinischen Anwendung von HR-pQCT bei erwachsenen Patienten ergab, dass weniger als die Hälfte der Studien, die die Knochenstärke (d. h. Steifheit und Bruchlast) untersuchten, signifikante Unterschiede zwischen der Behandlung mit antiosteoporotischen Medikamenten und den Placebogruppen berichteten, wobei die meisten Studien für erfolglos blieben mehr als 12 Monate26. Von den Studien mit einem Nachbeobachtungsintervall von 12 Monaten berichtete nur eine über signifikante Veränderungen im Ansprechen auf die Behandlung40. In Kombination mit den Ergebnissen der aktuellen Arbeit deutet dies auf die Notwendigkeit hin, Richtlinien für minimale Nachbeobachtungsintervalle in longitudinalen HR-pQCT-Studien festzulegen.

Nur wenige Studien haben Veränderungen in der In-vivo-Dehnungsverteilung in der Längsschnittanalyse menschlicher Knochen untersucht und sich dabei häufig auf regionale Median- oder Durchschnittswerte konzentriert21,30,41. Obwohl nicht direkt vergleichbar, stimmen die Muster der Belastungsverteilung in den kortikalen und trabekulären Regionen aus dieser Studie mit denen von Johnson und Troy überein42. Der Großteil der Trabekelstämme war geringer als der im kortikalen Bereich; Spitzendehnungen wurden jedoch im Trabekelbereich gemessen, was wahrscheinlich auf dünne einzelne Trabekel zurückzuführen ist. Die Verwendung einer Randbedingung mit hoher Reibungskompression hat möglicherweise auch die tatsächliche In-vivo-Belastungsumgebung zu stark vereinfacht, was zu Unterschieden im Muster der Dehnungsverteilung an oder in der Nähe der Ränder des Modells beigetragen hat. Trotzdem wurden in allen Modellen konsistente Muster der Lastübertragung vom Trabekelkompartiment auf die Kortikalishülle beobachtet. Darüber hinaus wird die Randbedingung hoher Reibungskompression am häufigsten bei der Bewertung von HR-pQCT-basierten FE-Modellen verwendet, was eine bessere Vergleichbarkeit mit bestehenden und zukünftigen Studien ermöglicht. Auf Gewebeebene wurden Gruppenunterschiede sowohl in den kortikalen als auch in den trabekulären mechanischen Eigenschaften festgestellt. Innerhalb der kortikalen Region war die angepasste Dehnungsverteilung (10., 25. und 50. Perzentil) nach der Intervention bei LowSupp niedriger als bei OPSupp. Innerhalb der Trabekelregion wurden Gruppenunterschiede bei den niedrigsten (5. und 10. Perzentil) angepassten Dehnungswerten festgestellt; In der Post-hoc-Analyse wurden jedoch keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen festgestellt. Obwohl die festgestellten Unterschiede gering waren (3–5 %), könnte dies auf kleine Veränderungen in der Mineralisierung auf Voxelebene zurückzuführen sein, die in der morphologischen Analyse nicht festgestellt wurden. Da die Materialeigenschaften direkt aus der Voxelintensität abgeleitet wurden, könnten geringfügige, lokale Dichteerhöhungen zu einer Versteifung des Knochenmaterials innerhalb des Modells führen. Bei konstanten Randbedingungen würden Änderungen der Materialsteifigkeit zu einem Abfall der gemessenen Dehnung führen.

Frühere Bildgebungsstudien haben deutlich größere makrostrukturelle und mechanische Eigenschaften im dominanten Radius im Vergleich zum nicht dominanten Radius festgestellt43,44. Insbesondere waren die Knochenfläche und BMC aus pQCT-basierten Studien (330 µm Voxel) sowie die kortikale Fläche und die Versagenslast aus HR-pQCT-basierten Studien (82 µm Voxel) in dominanten Radien höher. In jüngerer Zeit haben Studien mit HR-pQCT der zweiten Generation (60,7 µm Voxel) zur Untersuchung der Armdominanz auch über deutlich verbesserte Makro- und Mikrostruktur sowie mechanische Eigenschaften im dominanten Arm berichtet45,46. Nur eine Studie hat über eine beidhändige oder gleichwertige Armdominanz berichtet, aber nur ein Teilnehmer identifizierte sich als solche46. In der aktuellen Studie hatte die Armdominanz keinen Einfluss auf die Dichte oder morphologische Parameter nach dem Eingriff. In Bezug auf die Mechanik nach der Intervention wurde festgestellt, dass beidhändige Arme deutlich höhere angepasste Dehnungen aufwiesen als die nicht-dominanten (kortikal: Dehnung im 10., 25. und 50. Perzentil; trabekulär: 75. Perzentil) und dominanten Arme (kortikal: Dehnung im 25. Perzentil; trabekulär: 75. Perzentilbelastung). Es wurden keine Unterschiede in der Reaktion nach der Intervention zwischen dominanten und nicht dominanten Armen festgestellt. Da die Teilnehmer der aktuellen Studie einen Bruch am nicht untersuchten Arm erlitten, könnten die beobachteten Unterschiede auf Änderungen im täglichen Belastungsmuster oder der Nutzung des kontralateralen Arms zurückzuführen sein. Teilnehmer mit dominanten Armfrakturen (nicht dominante kontralaterale Arme) erlebten wahrscheinlich den größten Gesamteffekt auf Aktivität und Fähigkeit, da sie ihren kontralateralen Arm möglicherweise nicht geübt nutzten, während Teilnehmer mit nicht dominanten Armfrakturen (dominante kontralaterale Arme) oder Wer beidhändig war, hatte kaum Auswirkungen auf seine Alltagsaktivitäten. Daher kann es sein, dass Patienten mit beidhändiger Armdominanz den größten Anstieg der kontralateralen Armaktivität aufgrund ihrer vorhandenen Fähigkeiten und der Zunahme des täglichen Gebrauchs erlebt haben. Dieser Anstieg des Stimulus könnte unsere Ergebnisse erklären; Da jedoch nur drei Teilnehmer eine beidhändige Armdominanz aufwiesen, bedarf dieser beobachtete Effekt einer weiteren Untersuchung zur Bestätigung.

In Übereinstimmung mit früheren Studien, in denen festgestellt wurde, dass normale physiologische Aktivitätsniveaus zu signifikanten Beziehungen zwischen der Knochenbildung und dem von FE abgeleiteten mechanischen Reiz führen30,31, ergab die Mechanoregulationsanalyse starke Beziehungen zwischen lokaler Mechanik und Umbau in allen Gruppen. Es wurden Trends hinsichtlich der Größe des Unterschieds zwischen den Resorptions- und Bildungsschwellenwerten (dh der Breite der Lazy-Zone30) und der relativen Position dieser Zone sowohl bei Gruppen als auch bei Einzelpersonen beobachtet. Qualitativ gesehen hatte NoSupp die breiteste Lazy-Zone, während LowSupp und OPSupp schmalere Lazy-Zonen aufwiesen, wobei die Schwellenwerte in Richtung niedrigerer effektiver Dehnungswerte verschoben waren (Abbildung 3). Die Beobachtung dieses Trends deutet darauf hin, dass Patienten in LowSupp und OPSupp stärker auf Reize (oder deren Fehlen) reagierten und weniger mechanische Signale benötigten, um den Knochenumbau auszulösen, als diejenigen in NoSupp, aber eine größere und möglicherweise homogenere Kohorte erforderlich ist, um diesen Befund zu bestätigen . Obwohl das Alter kein signifikanter Faktor war, gehörten die beiden jüngsten Teilnehmer der aktuellen Studie zur NoSupp-Gruppe und beide hatten höhere Schwellen für die Bildung und Resorption sowie eine breitere Lazy-Zone als die anderen Teilnehmer. Zukünftige Studien sollten die Möglichkeiten der HR-pQCT-basierten Mechanoregulationsanalyse untersuchen, um Unterschiede im Aktivitätsniveau und Alter der Teilnehmer zu berücksichtigen.

Diese Studie weist Einschränkungen auf. Erstens waren die ausgewerteten Teilnehmerkohorten zahlenmäßig klein und wurden auf der Grundlage einer Kombination aus Knochendichtemessungen von DXA und der Verschreibung von Nahrungsergänzungsmitteln auf der Grundlage von Blutbiomarkern gruppiert, sodass die Gruppen keine direkte Übertragung auf die Auswirkung der anfänglichen Knochenqualität und der anfänglichen Knochenqualität ermöglichen Menge oder Ergänzungen, da diese Faktoren nicht unabhängig analysiert wurden. Darüber hinaus ist aufgrund der begrenzten Verfügbarkeit der Patientengeschichte nicht bekannt, inwieweit die Patienten ihre verschriebenen Nahrungsergänzungsmittel einhielten. Darüber hinaus konnten potenziell relevante klinische Faktoren (Sturzanamnese, Aktivitätsniveau usw.) nicht in diese Bewertung einbezogen werden. Allerdings beobachtete diese Studie selbst bei einer relativ kleinen Patientenkohorte eine Variabilität bei der Umgestaltung und Mechanoregulation zwischen den Gruppen, was darauf hindeutet, dass die Empfindlichkeit von HR-pQCT bei der klinischen Bewertung der Patienten weiter untersucht werden sollte. Zweitens sind Umbau und Mechanoregulation des kontralateralen Arms möglicherweise nicht unabhängig vom Heilungsprozess des gebrochenen Arms. Daher könnten die Ergebnisse durch die Schwere der Fraktur und die Veränderung der Abhängigkeit vom kontralateralen Arm während der Heilung beeinflusst worden sein, da diese je nachdem, ob der gebrochene Arm dominant war oder nicht, variieren würde. Um dieses Problem anzugehen, wurde die Dominanz des untersuchten Arms als Faktor in unsere Analyse einbezogen, um diesen Faktor von den beobachteten Ergebnissen zu trennen, und es wurde festgestellt, dass er eine niedrige bis mittlere kortikale effektive Belastung beeinflusst.

Längsschnitt-HR-pQCT konnte Unterschiede zwischen unseren drei Kohorten in Bezug auf schwellenwertbasierte Bildungs- und Resorptionsvolumenfraktionen und die Faktoren, die die Mechanoregulation steuern, über Zeiträume von 9–12 Monaten feststellen. Während die Stichprobengröße unserer Studie unsere Fähigkeit einschränkt, bevölkerungsbezogene Ergebnisse zu identifizieren, deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass erweiterte HR-pQCT-Analysen in der Lage sind, subtile Unterschiede in Umbau- und Mechanoregulationsstrategien zu erkennen, die auf Knochenqualität und -quantität hinweisen können. Sobald die Bildgebungstechnologie verfügbar ist, sollten Kliniker daher darüber nachdenken, die aktuellen Protokolle zur Patientenbeurteilung durch zeitrafferbasierte mikrostrukturelle Bildgebung und Analyse zu ergänzen. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um die spezifischen klinischen Vorteile hervorzuheben. Der Einsatz der longitudinalen, erweiterten HR-pQCT ist jedoch vielversprechend für die Verbesserung zukünftiger Diagnose- und Behandlungsstrategien, um einen patientenspezifischen Versorgungsplan für die Knochengesundheit voranzutreiben.

Hier wurde eine Untergruppe von 25 Probanden analysiert, die rekrutiert wurden und eine Einverständniserklärung für ihre Teilnahme an einer Zeitraffer-HR-pQCT-Bildgebungsstudie abgegeben hatten (Tabelle 1). Alle Versuchsprotokolle wurden von der Ethikkommission der Medizinischen Universität Innsbruck (UN 0374344/4.31) genehmigt und gemäß der Deklaration von Helsinki durchgeführt. Blutproben (35 ml) wurden zur Bestimmung von Kalzium, 25-Hydroxyvitamin D [25(OH)D] und Parathormon (PTH) im Medizinischen Universitätslabor in Innsbruck analysiert, wobei Werte im Bereich von 2,20–2,55 als normal galten mmol/l für Kalzium, 75–150 nmol/l für 25(OH)D und 15–65 ng/l für PTH und die Entscheidung über die Verschreibung von Nahrungsergänzungsmitteln wurde vom behandelnden Arzt getroffen. Für Patienten mit niedrigen Werten der allgemeinen Knochenmarker wurden Vitamin-D3-Ergänzungen (5 Probanden) oder eine Kombination aus Vitamin D3 und Kalzium (11 Probanden) empfohlen und die Compliance der Patienten überprüft. Isoliert betrug die verschriebene Dosis an Vitamin D3 etwa 8000 IE täglich (Oleovit D3, 10 bis 20 Tropfen/Tag) für zwei Wochen, gefolgt von etwa 1000 IE täglich (Oleovit D3, 15 bis 25 Tropfen/Woche) für den Rest die Studie. Die verschriebene Dosis für die kombinierte Nahrungsergänzung bestand aus 400 bis ~ 1000 IE Vitamin D3 und 500–600 mg Kalzium täglich (Maxi-Kalz, 500 mg Kalzium und Oleovit, ~ 1000 IE Vitamin D3; Calciduran, 500 mg Kalzium und 800 IE Vitamin D3). ; oder Cal-D-Vita, 600 mg Calcium und 400 IE Vitamin D3). Alle Probanden waren über 18 Jahre alt, hatten eine einseitige Distalradiusfraktur und gaben vor ihrer Teilnahme eine Einverständniserklärung ab. Um den störenden Effekt der Frakturheilung auf den Knochenumbau und die Mechanoregulation zu eliminieren, wurden nur Bilder des kontralateralen, nicht gebrochenen Radius analysiert.

Die Daten wurden im Rahmen einer unabhängigen Studie zur Untersuchung der Frakturheilung erhoben. HR-pQCT (XtremeCT II, ​​Scanco Medical AG, Brütisellen, Schweiz) Bilder (168 Schichten, 10,2 mm Scanlänge, 60,7 μm isotrope Voxel, 63 kV, 1500 μA, 46 ms Integrationszeit, 2304 Proben, 900 Projektionen) der Gegenseite Der Radius wurde zu sechs Zeitpunkten im ersten Jahr nach der Fraktur erfasst (ungefähr 1, 3, 5, 13, 26 und 52 Wochen nach der Fraktur). Die standardmäßige klinische Bewertung wurde an der Medizinischen Universität Innsbruck durchgeführt und lieferte sowohl densitometrische Indizes, einschließlich der volumetrischen Knochenmineraldichte (BMD) für den gesamten Knochen (Tt.BMD), trabekulären (Tb.BMD) und kortikalen (Ct.BMD) Bereich. und morphometrische Indizes, einschließlich Knochenvolumenanteil (BV/TV), Trabekelzahl (Tb.N), Trabekeltrennung (Tb.Sp), mittlere Dicke der Trabekel- (Tb.Th) und kortikalen (Ct.Th) Regionen und kortikale Porosität (Ct.Po) jedes Studienteilnehmers. Bilder der Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie (DXA) wurden drei Wochen nach der Fraktur für den Femur, die Lendenwirbelsäule und den Radius aufgenommen und zur Quantifizierung des T-Scores jedes Probanden verwendet. Nur Teilnehmer mit mindestens zwei qualitativ hochwertigen Bildern des kontralateralen Radius (visueller Bewertungswert, VGS47, von 1 oder 2), die im Abstand von 9–12 Monaten aufgenommen wurden, wurden für die Aufnahme in diese Studie berücksichtigt.

Die beiden Bilder mit der besten Bildqualität (niedrigeres VGS)47 und dem größten Überlappungsvolumen wurden zur Beurteilung der Knochenbildung, -resorption und -ruhe verwendet. Wie zuvor beschrieben29, wurde das frühere der beiden Bilder mithilfe der kubischen Interpolation transformiert, um es mithilfe der SciPy-Funktionsbibliothek in Python48,49 am Bildkoordinatensystem auszurichten. Das spätere der beiden Bilder wurde dann streng registriert und transformiert, um es an das frühere Bild anzupassen, wobei ein Pyramidenansatz verwendet wurde, der im Verhältnis zum mittleren quadratischen Fehler zwischen den beiden Bildern optimiert wurde50. Masken des Radius in jedem Bild wurden mithilfe geodätischer aktiver Konturierung51 erstellt und zur Erstellung kortikaler und trabekulärer Masken mithilfe der Software des Scannerherstellers verwendet.

Die Bilder wurden mit einem eingeschränkten Gaußschen Filter (Sigma = 1,2, Abschneiden = 0,8, Unterstützung = 1,0) in Python entrauscht, und es wurden Schwellenwerte im Bereich von 200 bis 920 mg Hydroxylapatit (HA)/cm3 in Intervallen von 120 mg HA/cm3 angewendet. Beachten Sie, dass Schwellenwerte über 680 mg HA/cm3 im Trabekelknochen aufgrund der geringeren mineralisierten Dichte des Trabekelknochens und des bei höheren Dichten gemessenen minimalen Trabekelknochenvolumens ignoriert wurden. Ein Schwellenwert von 320 mg HA/cm3 wurde als standardisierter Schwellenwert für die Analyse definiert, basierend auf der Verwendung als trabekulärer Schwellenwert in früheren Studien52. Die beiden Bilder wurden dann verglichen, um Voxel zu bestimmen, die sich bei jedem mineralisierten Dichteschwellenwert gebildet, resorbiert hatten oder im Ruhezustand waren53. Die Anteile des Bildungs- und Resorptionsvolumens wurden relativ zum Knochenvolumen an jedem Schwellenwert aus dem früheren Bild berechnet.

Die überlappenden, registrierten HR-pQCT-Daten wurden verwendet, um durch direkte Konvertierung der Bildvoxel in hexaedrische Elemente (Python 3.7) zwei Mikro-FE-Modelle für jeden Patienten zu generieren. Allen Elementen wurden skalierte, lineare elastische Materialeigenschaften zugewiesen, die mit SciPy48 direkt aus den Gauß-gefilterten (Sigma = 1,2, Abschneiden = 0,8, Unterstützung = 1,0) Dichtedaten berechnet wurden, und ein Poisson-Verhältnis von 0,3 wurde zugewiesen. An allen Modellen wurden unter Verwendung von 180 CPUs eines CRAY XC40 (Swiss National Supercomputing Centre (CSCS)) hohe Reibungskompressionstests mit einer vorgeschriebenen Verschiebung der Gesamthöhe von 1 % in axialer Richtung durchgeführt. Ergebnisse von Modellen wurden verwendet, um die scheinbare Drucksteifigkeit der kontralateralen Radien über die Zeit zu berechnen und um Längsänderungen in der Verteilung der effektiven Dehnung (εEff) innerhalb des kortikalen und trabekulären Knochens zu bewerten. Die effektive Dehnung, ein skalares Dehnungsmaß, wurde aus der Dehnungs-Energie-Dichte (SED) und dem Elastizitätsmodul des Knochengewebes (E) berechnet, die direkt aus der Dichte jedes Voxels innerhalb der Knochenregion unter Verwendung von Gleichung (1) berechnet wurden. 53,54. Die Vollfeld-Dehnungsdaten in jedem Knochenkompartiment wurden am 5., 10., 25., 50. und 75. Perzentil erfasst, um quantitative Vergleiche zwischen den NoSupp-, LowSupp- und OPSupp-Gruppen im Verlauf der Studie zu ermöglichen. Es wurden niedrige, mittlere und relativ hohe Dehnungsperzentile erfasst, um die Form der Dehnungsverteilungen besser zu charakterisieren, anstatt nur den Median oder Durchschnitt von εEff anzugeben.

Die Ergebnisse der FE-Analysen wurden räumlich mit der Bildung, Resorption und dem ruhenden Knochenvolumen korreliert, um die lokale Mechanoregulation zu beurteilen. Hier wurden bedingte Wahrscheinlichkeitskurven (CP) für die auf der Knochenoberfläche identifizierten Umbauereignisse55,56 erstellt, die die lokale mechanische Umgebung (εEff) mit den beobachteten Bildungs-, Resorptions- oder Ruheereignissen verbinden. Die effektive Dehnungsverteilung für jede FE-Analyse wurde unter Verwendung des durchschnittlichen 99. Perzentils der gesamten Kohorte normalisiert und für jedes Umbauereignis in 1-%-Schritten gruppiert. Eine gruppen- und binweise Normalisierung wurde verwendet, um CP-Kurven für jede Probandengruppe gemäß Schulte et al., 201355 zu berechnen. Eine korrekte Klassifizierungsrate (CCR), die den Anteil korrekt identifizierter Umbauereignisse anhand der CP-Kurven53 misst, war berechnet, um die Mechanoregulation innerhalb jeder Gruppe zusammenzufassen. Darüber hinaus wurden aus den CP-Kurven für jedes Subjekt an dem Punkt, an dem Bildung bzw. Resorption dominant wurde, Schwellenwerte für die Formations- (Tf) und Resorptionsbelastung (Tr) abgeleitet.

Die Python SciPy-Funktionsbibliothek wurde verwendet, um Unterschiede in der Bildung und Resorption von Knochenvolumenanteilen und der Mechanik zu melden und zu bewerten48. Für die Analyse jeder Gruppe wurden der Durchschnitt und die Differenz der Densitometrie- und Morphometriemessungen verwendet. Die Normalität der Daten wurde mithilfe des Shapiro-Wilk-Tests auf Normalität bewertet. Gruppenunterschiede wurden mithilfe der einfaktoriellen Kruskal-Wallis-Varianzanalyse (ANOVA) auf Rängen untersucht, wenn die Daten nicht normalverteilt waren.

Um die Wirkung der Behandlung auf die Morphometrie und Mechanik jeder Gruppe zu bestimmen, wurde eine Kovarianzanalyse (ANCOVA) in R (R-Version 4.0.4) durchgeführt. Hier wurden Basismessungen, Gruppe, Bildgebungsintervall, Alter, Geschlecht und Dominanz des untersuchten Arms als Kovariaten einbezogen, um Messungen nach der Intervention vorherzusagen57,58. Bildgebungsintervall und Alter wurden als kontinuierliche Variablen behandelt, während Gruppe (3 Stufen: [0] NoSupp, [1] LowSupp, [2] OPSupp), Geschlecht (2 Stufen: [0] weiblich, [1] männlich) und Arm behandelt wurden (3 Stufen: [0] beidhändig, [1] dominant, [2] nicht dominant) waren kategoriale Variablen. Paarweise Vergleiche wurden für alle Kovariaten durchgeführt, die einen signifikanten (p < 0,05) und nahezu signifikanten (p < 0,1) Effekt auf die Werte nach der Intervention hatten. Die HSD-Methode von Tukey wurde angewendet, um mehrere Vergleiche zu berücksichtigen, und die resultierenden Werte werden als angepasste Mittelwerte ± Standardfehler dargestellt. Die Post-hoc-Analyse wurde mithilfe des Dunn-Tests mit Bonferroni-Korrektur oder Tukey-Kramer durchgeführt, wenn ein familienbezogener Fehler vorlag.

Um die Parameter zu untersuchen, die den größten Einfluss auf die Formations- und Resorptionsvolumenfraktionen hatten, wurde für jede Volumenfraktion eine partielle Kleinste-Quadrate-Regression (PLS) durchgeführt, einschließlich demografischer Variablen, Gruppen-, Densitometrie- und Morphometriedaten, DXA-gemessener T-Scores und Dichte Schwellenwert mithilfe der Python Scikit-Learn-Funktionsbibliothek59. Alle Variablen wurden vor der Analyse skaliert und zentriert. Zur Berechnung der Vorhersagekraft des Modells wurde eine einmalige Kreuzvalidierung verwendet und die Anzahl der Modellkomponenten auf eine begrenzt. Die Variablen wurden nach Variableneinfluss auf die Projektion (VIP) sortiert und das Modell wurde iterativ unter Einbeziehung zusätzlicher Variablen ausgeführt, bis sich der Q2-Score, ein Maß für die Vorhersagbarkeit, das einem R2-Wert entspricht, nicht mehr verbesserte. Als zusätzliches Maß für die Regression wurde der mittlere quadratische Fehler der Vorhersage (RMSEP) einbezogen. Aufgrund unseres Wunsches, die Möglichkeiten einer verbesserten longitudinalen HR-pQCT zu erkunden, haben wir die Anzahl der in der Analyse ausgewählten Variablen aufgrund der begrenzten Größe unserer drei Gruppen nicht eingeschränkt.

Die im Rahmen der aktuellen Studie analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

Tian, ​​L. et al. Prävalenz von Osteoporose und damit verbundenen Lebensstil- und Stoffwechselfaktoren bei postmenopausalen Frauen und älteren Männern. Medicine (USA) 96, e8294 (2017).

Google Scholar

Wright, NC et al. Die jüngste Prävalenz von Osteoporose und geringer Knochenmasse in den Vereinigten Staaten basiert auf der Knochenmineraldichte am Schenkelhals oder an der Lendenwirbelsäule. J. Bone Miner. Res. 29, 2520–2526 (2014).

Artikel PubMed Google Scholar

Lippuner, K., Johansson, H., Kanis, JA & Rizzoli, R. Verbleibende Lebenszeit und absolute 10-Jahres-Wahrscheinlichkeiten osteoporotischer Frakturen bei Schweizer Männern und Frauen. Osteoporos. Int. 20, 1131–1140 (2009).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Cummings, SR, Black, DM & Rubin, SM Lebenslange Risiken für Hüft-, Colles- oder Wirbelfrakturen und koronare Herzkrankheit bei weißen postmenopausalen Frauen. Bogen. Praktikant. Med. 149, 2445–2448 (1989).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Siris, ES et al. Schwellenwerte für die Knochenmineraldichte für pharmakologische Eingriffe zur Vorbeugung von Frakturen. Bogen. Praktikant. Med. 164, 1108–1112 (2004).

Artikel PubMed Google Scholar

Samelson, EJ et al. Kortikale und trabekuläre Knochenmikroarchitektur als unabhängiger Prädiktor für das Risiko von Knochenbrüchen bei älteren Frauen und Männern im Bone Microarchitecture International Consortium (BoMIC): Eine prospektive Studie. Lancet Diabetes Endocrinol. 7, 34–43 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

Kanis, JA et al. Europäische Leitlinien für die Diagnose und Behandlung von Osteoporose bei Frauen nach der Menopause. Osteoporos. Int. 19, 399–428 (2008).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Morden, NE, Schpero, WL, Zaha, R., Sequist, TD & Colla, CH Übermäßiger Einsatz der Kurzintervall-Knochendensitometrie: Bewertung der Rate minderwertiger Pflege. Osteoporos. Int. 25, 2307–2311 (2014).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Compston, J. et al. Britische klinische Leitlinie zur Prävention und Behandlung von Osteoporose. Bogen. Osteoporos. 12, 43 (2017).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Schuit, SCEE et al. Inzidenz von Frakturen und Zusammenhang mit der Knochenmineraldichte bei älteren Männern und Frauen: Die Rotterdam-Studie. Bone 34, 195–202 (2004).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wainwright, SA et al. Hüftfraktur bei Frauen ohne Osteoporose. J. Clin. Endokrinol. Metab. 90, 2787–2793 (2005).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Kanis, JA et al. Interpretation und Verwendung von FRAX in der klinischen Praxis. Osteoporos. Int. 22, 2395–2411 (2011).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Jiang, X. et al. Diagnostische Genauigkeit von FRAX bei der Vorhersage des 10-Jahres-Risikos osteoporotischer Frakturen unter Verwendung der US-amerikanischen Behandlungsschwellenwerte: Eine systematische Überprüfung und Metaanalyse. Knochen 99, 20–25 (2017).

Artikel PubMed Google Scholar

Silva, BC et al. Trabecular Bone Score: Eine nichtinvasive Analysemethode basierend auf dem DXA-Bild. J. Bone Miner. Res. 29, 518–530 (2014).

Artikel PubMed Google Scholar

Martineau, P. et al. Klinischer Nutzen der Verwendung des Trabekelknochen-Scores der Lendenwirbelsäule zur Anpassung der Frakturwahrscheinlichkeit: Die Manitoba-BMD-Kohorte. J. Bone Miner. Res. Aus. Marmelade. Soc. Knochenbergmann. Res. 32, 1568–1574 (2017).

Artikel Google Scholar

McCloskey, EV et al. Eine Metaanalyse des Trabekelknochenscores bei der Vorhersage des Frakturrisikos und seine Beziehung zu FRAX. J. Bone Miner. Res. 31, 940–948 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Keaveny, TM et al. Biomechanische Computertomographie-Analyse (BCT) zur klinischen Beurteilung von Osteoporose. Osteoporos. Int. 31, 1025–1048 (2020).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Keyak, JH et al. Unterschiede zwischen Männern und Frauen im Zusammenhang zwischen eingetretener Hüftfraktur und proximaler Femurstärke: Eine Finite-Elemente-Analysestudie. Bone 48, 1239–1245 (2011).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zysset, P. et al. Vergleich der Verbesserungen der proximalen Femur- und Wirbelkörperfestigkeit in der FREEDOM-Studie unter Verwendung einer alternativen Finite-Elemente-Methode. Bone 81, 122–130 (2015).

Artikel PubMed Google Scholar

Bandirali, M. et al. Dosisabsorption bei lumbalen und femoralen Dual-Energy-Röntgen-Absorptiometrie-Untersuchungen unter Verwendung von drei verschiedenen Scan-Modalitäten: eine anthropomorphe Phantomstudie. J. Clin. Densitom. Aus. J. Int. Soc. Klin. Densitom. 16, 279–282 (2013).

Artikel Google Scholar

Whittier, DE et al. Richtlinien für die Beurteilung der Knochendichte und Mikroarchitektur in vivo mittels hochauflösender peripherer quantitativer Computertomographie. Osteoporos. Int. https://doi.org/10.1007/s00198-020-05438-5 (2020).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Macneil, JA & Boyd, SK Die Knochenstärke am distalen Radius kann mithilfe der hochauflösenden peripheren quantitativen Computertomographie und der Finite-Elemente-Methode geschätzt werden. Bone 42, 1203–1213 (2008).

Artikel PubMed Google Scholar

Zhou, B. et al. Mit der hochauflösenden peripheren quantitativen Computertomographie (HR-pQCT) können mikrostrukturelle und biomechanische Eigenschaften sowohl des distalen Radius als auch der Tibia des Menschen beurteilt werden: Ex-vivo-rechnerische und experimentelle Validierungen. Bone 86, 58–67 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Burt, LA, Liang, Z., Sajobi, TT, Hanley, DA & Boyd, SK Geschlechts- und ortsspezifische normative Datenkurven für HR-pQCT. J. Bone Miner. Res. 31, 2041–2047 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Whittier, DE, Burt, LA, Hanley, DA & Boyd, SK Geschlechts- und ortsspezifische Referenzdaten für die Knochenmikroarchitektur bei Erwachsenen, gemessen mit HR-pQCT der zweiten Generation. J. Bone Miner. Res. https://doi.org/10.1002/jbmr.4114 (2020).

Artikel PubMed Google Scholar

van den Bergh, JP et al. Die klinische Anwendung der hochauflösenden peripheren Computertomographie (HR-pQCT) bei Erwachsenen: Stand der Technik und zukünftige Richtungen. Osteoporos. Int. 32, 1465–1485 (2021).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Burghardt, AJ et al. Hochauflösende periphere quantitative Computertomographie-Bildgebung der kortikalen und trabekulären Knochenmikroarchitektur bei Patienten mit Typ-2-Diabetes mellitus. J. Clin. Endokrinol. Metab. 95, 5045–5055 (2010).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Mikolajewicz, N. et al. HR-pQCT-Messungen der Knochenmikroarchitektur sagen Frakturen voraus: Systematische Überprüfung und Metaanalyse. J. Bone Miner. Res. Aus. Marmelade. Soc. Knochenbergmann. Res. 35, 446–459 (2020).

Artikel Google Scholar

Atkins, PR et al. Die Bildung dominiert die Resorption mit zunehmender Mineralisierungsdichte und Zeit nach der Fraktur im kortikalen, aber nicht im trabekulären Knochen: Eine longitudinale HRpQCT-Bildgebungsstudie im distalen Radius. JBMR plus 5, (2021).

Christen, P. et al. Der Knochenumbau beim Menschen ist belastungsgesteuert, aber nicht träge. Nat. Komm. 5, (2014).

Mancuso, ME & Troy, KL Zusammenhang zwischen Knochenbelastung und lokalen Veränderungen der Radiusmikrostruktur nach 12 Monaten axialer Unterarmbelastung bei Frauen. J. Biomech. Ing. 142, 1–11 (2020).

Artikel Google Scholar

Kanis, JA et al. Entwicklung und Einsatz von FRAX bei Osteoporose. Osteoporos. Int. 21(Suppl 2), 407–413 (2010).

Artikel Google Scholar

Warden, SJ, Liu, Z., Fuchs, RK, van Rietbergen, B. & Moe, SM Referenzdaten und Rechner für HR-pQCT-Messungen der zweiten Generation des Radius und der Tibia in anatomisch standardisierten Regionen bei weißen Erwachsenen. Osteoporos. Int. 33, 791–806 (2022).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Nishiyama, KK, Macdonald, HM, Buie, HR, Hanley, DA & Boyd, SK Postmenopausale Frauen mit Osteopenie haben eine höhere kortikale Porosität und dünnere Kortikales am distalen Radius und an der Tibia als Frauen mit normaler aBMD: Eine in vivo HR-pQCT-Studie. J. Bone Miner. Res. 25, 882–890 (2010).

PubMed Google Scholar

Okazaki, N., Burghardt, AJ, Chiba, K., Schafer, AL & Majumdar, S. Knochenmikrostruktur bei Männern, bewertet durch HR-pQCT: Assoziationen mit Risikofaktoren und Unterschiede zwischen Männern mit normalem, niedrigem und Osteoporosebereich BMD. Knochenberichte 5, 312–319 (2016).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Brunet, SC et al. Der Nutzen der Multi-Stack-Ausrichtung und der 3D-Längsbildregistrierung zur Beurteilung des Knochenumbaus bei Patienten mit rheumatoider Arthritis anhand von HR-pQCT-Scans der zweiten Generation. BMC Med. Bildgebung 20 (2020).

Christen, P., Boutroy, S., Ellouz, R., Chapurlat, R. & Van Rietbergen, B. Am wenigsten nachweisbare und altersbedingte lokale In-vivo-Knochenumgestaltung, bewertet durch Zeitraffer-HR-pQCT. PLoS One 13 (2018).

Bouxsein, ML et al. Veränderung der Knochendichte und Verringerung des Frakturrisikos: Eine Meta-Regression veröffentlichter Studien. J. Bone Miner. Res. 34, 632–642 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

Johannesdottir, F. et al. Vergleich nicht-invasiver Beurteilungen der Festigkeit des proximalen Femurs. Knochen 105, 93–102 (2017).

Artikel PubMed Google Scholar

Tsai, JN et al. Vergleichende Wirkungen von Teriparatid, Denosumab und Kombinationstherapie auf die periphere Kompartimentknochendichte, die Mikroarchitektur und die geschätzte Stärke: Die DATA-HRpQCT-Studie. J. Bone Miner. Res. 30, 39–45 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Macneil, JA & Boyd, SK Lastverteilung und die Vorhersagekraft morphologischer Indizes im distalen Radius und der Tibia durch hochauflösende periphere quantitative Computertomographie. Knochen https://doi.org/10.1016/j.bone.2007.02.029 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Johnson, JE & Troy, KL Validierung eines neuen Multiskalen-Finite-Elemente-Analyseansatzes am distalen Radius. Med. Ing. Physik. 44, 16–24 (2017).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

MacIntyre, NJ, Adachi, JD & Webber, CE In-vivo-Erkennung struktureller Unterschiede zwischen dominanten und nichtdominanten Radien mittels peripherer quantitativer Computertomographie. J. Clin. Densitom. 2, 413–422 (1999).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Hildebrandt, EM, Manske, SL, Hanley, DA & Boyd, SK Bilaterale Asymmetrie der Radius- und Tibiaknochen-Makroarchitektur und Mikroarchitektur: Eine hochauflösende periphere quantitative Computertomographiestudie. J. Clin. Densitom. 19, 250–254 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Sada, K. et al. Knochenmineraldichte und Mikrostruktur des Ellenbogens bei Baseballspielern: Eine Analyse mittels HR-pQCT der zweiten Generation. J. Clin. Densitom. 23, 322–328 (2020).

Artikel PubMed Google Scholar

Miller, T. et al. Determinanten der geschätzten Versagenslast im distalen Radius nach Schlaganfall: Eine HR-pQCT-Studie. Knochen 144, 115831 (2021).

Artikel PubMed Google Scholar

Pialat, JB, Burghardt, AJ, Sode, M., Link, TM & Majumdar, S. Visuelle Einstufung der bewegungsinduzierten Bildverschlechterung in der hochauflösenden peripheren Computertomographie: Einfluss der Bildqualität auf Messungen der Knochendichte und Mikroarchitektur. Bone 50, 111–118 (2012).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Virtanen, P. et al. SciPy 1.0 – Grundlegende Algorithmen für wissenschaftliches Rechnen in Python. 1–22 (2019).

Python Software Foundation. Python-Sprachreferenz, Version 3.7. https://www.python.org (2020).

Thévenaz, P., Ruttimann, UE & Unser, M. Ein Pyramidenansatz zur Subpixelregistrierung basierend auf Intensität. IEEE Trans. Bildprozess. 7, 27–41 (1998).

Artikel PubMed ADS Google Scholar

Ohs, N. et al. Automatisierte Segmentierung gebrochener distaler Radien durch 3D-geodätische aktive Konturierung von In-vivo-HR-pQCT-Bildern. Knochen 147, 2020.10.14.339739 (2021).

Ohs, N., Collins, CJ & Atkins, PR Validierung von HR-pQCT gegen Mikro-CT für morphometrische und biomechanische Analysen: Eine Übersicht. Knochenrepräsentant. https://doi.org/10.1016/j.bonr.2020.100711 (2020).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Tourolle, geborene Betts, DC et al. Der Zusammenhang zwischen der Bildung mineralisierten Gewebes und der mechanischen lokalen In-vivo-Umgebung: Zeitraffer-Quantifizierung eines Maus-Defektheilungsmodells. Wissenschaft. Rep. 10, 1–10 (2020).

Artikel Google Scholar

Pistoia, W. et al. Schätzung der Versagenslast des distalen Radius mit Mikro-Finite-Elemente-Analysemodellen basierend auf dreidimensionalen peripheren quantitativen Computertomographiebildern. Bone 30, 842–848 (2002).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Schulte, FA et al. Lokale mechanische Reize regulieren die Knochenbildung und -resorption bei Mäusen auf Gewebeebene. PLoS ONE 8, e62172 (2013).

Artikel CAS PubMed PubMed Central ADS Google Scholar

Walle, M. et al. Die Knochen-Mechanoregulation ermöglicht eine subjektspezifische Belastungsschätzung basierend auf zeitversetzter Mikro-CT und HR-pQCT in vivo. Vorderseite. Bioeng. Biotechnologie. 9 (2021).

Vickers, AJ & Altman, DG Statistics Notes: Analyse kontrollierter Studien mit Basis- und Folgemessungen. BMJ 323, 1123–1124 (2001).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Borm, GF, Fransen, J. & Lemmens, WAJG Eine einfache Stichprobengrößenformel zur Analyse der Kovarianz in randomisierten klinischen Studien. J. Clin. Epidemiol. 60, 1234–1238 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: Maschinelles Lernen in Python. J. Mach. Lernen. Res. 12. http://scikit-learn.sourceforge.net. (2011).

Referenzen herunterladen

Die Autoren danken dem Schweizerischen Nationalfonds (320030L_170205), dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union im Rahmen des Marie Skłodowska-Curie-Stipendiums (Vereinbarung 841316) und dem ETH Postdoctoral Fellowship für finanzielle Unterstützung. Diese Arbeit wurde durch ein Stipendium des Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) unter den Projekt-IDs s841 und s1070 unterstützt.

Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Caitlyn J. Collins und Penny R. Atkins.

Institut für Biomechanik, ETH Zürich, Zürich, Schweiz

Caitlyn J. Collins, Penny R. Atkins, Nicholas Ohs und Ralph Müller

Abteilung für Biomedizintechnik und Mechanik, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA

Caitlyn J. Collins

Abteilung für Osteoporose, Universitätsspital Bern, Universität Bern, Bern, Schweiz

Penny R. Atkins & Kurt Lippuner

Wissenschaftliches Computer- und Bildgebungsinstitut, Universität von Utah, Salt Lake City, UT, USA

Penny R. Atkins

Abteilung für Orthopädie und Unfallchirurgie, Medizinische Universität Innsbruck, Innsbruck, Österreich

Michael Blauth

Klinisch-medizinische Abteilung DePuy Synthes, Zuchwil, Schweiz

Michael Blauth

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

CJC und PRA trugen gleichermaßen zur Studie bei. CJC und PRA konzipierten die Studie, entwickelten die Methodik, kuratierten die Daten, führten die Analyse durch, erstellten Visualisierungen und verfassten das Manuskript; CJC, PRA und NO entwickelten die Software; MB, KL und RM konzipierten und überwachten die Studie. Alle Autoren haben das Manuskript überprüft.

Korrespondenz mit Ralph Müller.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Collins, CJ, Atkins, PR, Ohs, N. et al. Klinische Beobachtung einer verminderten Knochenqualität und -quantität durch longitudinale HR-pQCT-abgeleitete Umgestaltung und Mechanoregulation. Sci Rep 12, 17960 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-22678-z

Zitat herunterladen

Eingegangen: 11. Mai 2022

Angenommen: 18. Oktober 2022

Veröffentlicht: 26. Oktober 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-22678-z

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein gemeinsam nutzbarer Link verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.